量化资料分析：SPSS 与 EXCEL pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书共分为9章，分别是测量理论、SPSS统计软体之应用、描述统计、假设考验、平均数的变异分析、共变数分析、相关与回归、多元回归以及因素分析等。本书首先说明测量理论、相关的观念及测量的格式，接下来介绍本书主要的统计分析软体SPSS，在量化资料分析上的应用。之后即开始从量化资料的各种分析方法中，以理论配合实例分析加以说明。

　　本书以实务及理论兼容的方式，介绍量化资料的分析方法。各章节均以浅显易懂的文字与范例，来说明量化资料的分析策略。对于初次接触量化资料的读者，运用于研究论文的结果与分析上，一定会有实质上的助益；对于已有相当基础的量化资料分析者，这本书则具有许多令人豁然开朗之处。

深入理解数据驱动决策：一本面向现代商业与研究的工具书 聚焦前沿：超越基础操作，实现高阶数据洞察 本书旨在为广大致力于提升数据分析能力的专业人士、研究人员及学生提供一套全面、实用的分析方法论与技术指南。我们摒弃了市面上常见的数据软件操作手册模式，转而着重于“分析思维”的培养和“问题解决”的实践。全书以解决实际商业和学术研究中的复杂问题为导向，系统地梳理了从数据清洗、描述性统计到高级推论和模型构建的完整流程。 核心价值与内容侧重： 本书的独特之处在于，它将数据分析视为一种战略工具，而非仅仅是技术层面的计算。我们的核心关注点在于如何将原始数据转化为具有决策价值的、可被有效沟通的见解。 第一部分：分析框架的构建与数据准备的艺术 本部分为后续复杂分析奠定坚实基础，强调数据分析的起点——“好数据等于好结果”。 1. 数据质量管理与预处理的精细化策略： 数据源的整合与清洗的挑战： 探讨如何处理来自不同系统（如ERP、CRM、市场调研问卷）的数据冲突、格式不一致和时间序列错位问题。重点介绍缺失值（Missing Values）的识别、诊断和多种插补方法（均值、中位数、回归预测插补）的适用性分析。 异常值（Outlier）的识别与处理哲学： 不再视异常值为需要一概清除的“噪声”。我们将深入探讨异常值产生的根源（测量误差、自然变异、欺诈行为），并教授如何使用箱线图、Z-Score、IQR方法结合业务逻辑进行审慎的处理或保留，以避免信息损失。 数据结构的重塑与标准化： 详细讲解如何将“宽数据”转换为“长数据”（Tidy Data原则），为时间序列分析和面板数据模型做好准备。同时，深入介绍数据标准化（Standardization, Normalization）的数学原理及其在不同算法（如聚类分析、距离计算）中的重要性。 2. 描述性统计的深度解读： 超越平均数的局限性： 强调分布形态（偏度Skewness与峰度Kurtosis）对于理解数据特征的关键作用。如何通过图形（直方图、核密度估计图）直观展示数据分布的形态。 集中趋势与离散程度的多维度衡量： 深入分析方差、标准差、变异系数（Coefficient of Variation）在比较不同规模数据集时的优劣，以及如何利用四分位数间距（IQR）来评估数据的稳健性。 第二部分：推论统计与假设检验的严谨实践 本部分着力于如何从样本数据推导出对总体的可靠结论，侧重于方法选择的逻辑性和结果解释的准确性。 3. 统计推断的基石： 抽样分布与中心极限定理的实际应用： 解释这些理论概念如何指导我们构建置信区间，并判断统计检验的有效性。 参数估计与非参数方法的选择路径： 提供一套决策树，帮助分析人员根据数据的分布特性、样本量大小和测量数据的尺度（定类、定序、定距、定比）来选择Z检验、T检验、方差分析（ANOVA）还是更稳健的非参数检验（如Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H）。 4. 假设检验的精细化处理： 多重比较问题（Multiple Comparisons）： 探讨在进行多组均值比较时，如何运用Bonferroni校正、Tukey HSD等事后检验来控制I类错误（Type I Error）的膨胀风险。 功效分析（Power Analysis）的前瞻性应用： 强调在实验设计阶段，如何通过预先计算所需样本量（Power Calculation），确保实验具备足够的统计敏感度来发现真实的效应。 第三部分：关系建模与预测分析的进阶技术 本部分是本书的重点，聚焦于探索变量间的深层联系，并构建可靠的预测模型。 5. 相关性与回归分析的层次深化： 多元线性回归的高级诊断： 不仅关注R²和P值，更侧重于多重共线性（Multicollinearity）的诊断（VIF值分析）、异方差性（Heteroscedasticity）的检验（Breusch-Pagan, White Test）及其矫正方法（如稳健标准误）。 模型选择的艺术： 比较和应用逐步回归（Stepwise）、前向选择、后向剔除以及信息准则（AIC/BIC）在模型简化和特征选择中的应用，强调模型的可解释性优先于拟合优度。 非线性关系建模： 介绍如何通过变量转换（对数、平方根）或引入多项式项来处理线性模型无法捕捉的复杂关系。 6. 方差分析（ANOVA）的扩展应用： 因子设计与交互作用的解析： 深入讲解双因素及多因素方差分析，重点在于如何解释因子间的交互作用项（Interaction Effect），这对于理解条件效应至关重要。 混合模型概念的引入： 简要介绍如何处理具有重复测量或分组结构的数据（如面板数据），为更复杂的混合效应模型做准备。 第四部分：数据结构化探索与数据挖掘的初探 本部分关注于从高维数据中提取结构信息，为高级数据挖掘和机器学习奠定基础。 7. 聚类分析（Cluster Analysis）的分类学： 划分与层次方法的对比： 详细对比K-Means、K-Medoids等划分方法与凝聚式（Agglomerative）、分裂式（Divisive）层次聚类的适用场景。 如何确定最优聚类数： 讲解肘部法则（Elbow Method）、轮廓系数（Silhouette Score）等客观评估指标在聚类结果验证中的应用。 8. 主成分分析（PCA）与降维哲学： 理解方差的保留： 解释PCA如何通过正交变换最大化数据方差的保留，并利用碎石图（Scree Plot）和累积方差百分比来决定保留的主成分数量。 降维结果的可解释性： 探讨如何解读主成分的载荷（Loadings），将其映射回原始变量的业务含义，确保降维后的特征仍然具有实际意义。 全书通过大量的实际案例分析，引导读者将这些统计工具嵌入到解决实际业务和研究问题的思维流程中，确保每一项技术选择都有坚实的理论依据和明确的实践目标。本书致力于培养的不是“按键操作员”，而是能够独立设计分析方案、批判性评估模型结果的“数据战略家”。

作者简介

陈新丰

　　现职
　　国立屏东大学教育学系副教授

　　学历
　　国立政治大学教育学系博士

　　经历
　　嘉南药理科技大学幼儿保育学系助理教授
　　美国马里兰大学EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究学者一年

　　个人网页
　　cat.nptu.edu.tw

Chapter 01 测量理论
壹、测量理论与方法
贰、量化研究的流程
参、资讯科技的影响
肆、测量的概念
伍、变项与常数
陆、测量的格式

Chapter 02 SPSS 统计软体之应用
壹、资料的处理
贰、SPSS 软体的操作
参、SPSS 资料的输入
肆、其他档案资料的汇入
伍、资料的合併与架构
陆、复选题处理与分析

Chapter 03 描述统计
壹、集中量数
贰、变异量数
参、相对地位量数
肆、描述统计的范例解析

Chapter 04 假设考验
壹、三个研究问题
贰、Z 考验与 t 考验
参、平均数考验的基本假设
肆、t 考验的范例解析

Chapter 05 平均数的变异分析
壹、变异数分析的基本概念
贰、变异数分析的统计原理
参、相依样本的变异数分析
肆、变异数分析的基本假设
伍、效果量的计算
陆、整体考验与多重比较
柒、违反变异数同质假定时的多重比较
捌、变异数分析的范例解析

Chapter 06 共变数分析
壹、共变数分析的原理
贰、共变数分析的范例解析

Chapter 07 相关与回归
壹、线性关系
贰、积差相关的原理与特性
参、变异数、共变数与相关系数
肆、其他相关的概念
伍、回归分析
陆、相关与回归的范例解析

Chapter 08 多元回归
壹、多元回归的原理与特性
贰、多元回归的变项选择模式
参、非线性回归分析
肆、路径分析
伍、多元回归的范例解析

Chapter 09 因素分析
壹、因素分析的基本特性
贰、教学与测验的设计
参、因素分析的分析原理
肆、因素分析的范例解析

评分☆☆☆☆☆

对于许多在台湾地区工作的年轻学者和研究人员来说，掌握量化分析技能至关重要，但专业统计学知识的门槛往往较高。《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》这本书，就像一位及时雨，为我们提供了极大的帮助。它巧妙地将 SPSS 的强大分析功能与 Excel 的广泛普及性和易用性相结合，为我们构建了一个完整的量化分析框架。我尤其喜欢书中关于统计推断的讲解。从假设检验到置信区间，再到各种参数估计，作者都用清晰的语言和生动的案例进行了阐述。例如，在讲解 t 检验时，作者不仅仅是介绍了如何操作 SPSS 得到 p 值，更重要的是，他详细解释了 p 值代表的含义，以及在实际研究中如何根据 p 值来做出决策。这种对统计概念的深入剖析，让我能够真正理解统计推断的逻辑，而不仅仅是机械地套用公式。此外，书中对于回归分析的讲解也让我受益匪浅。如何选择合适的回归模型？如何解释回归系数的含义？如何判断模型的拟合优度？这些都是我在实际研究中经常遇到的问题，而这本书都给出了详细的解答和操作指导。它让我意识到，量化分析不仅仅是软件操作，更重要的是对统计原理的深刻理解和灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，量化分析是很多学术研究和商业决策的基石，但很多人因为缺乏专业背景而望而却步。尤其是在台湾，很多领域的研究者，虽然在各自的专业领域内有着深厚的积累，但在数据分析方面却常常感到力不从心。《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》的出现，正好弥补了这一市场空白。这本书的语言风格非常接地气，没有那些晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的方式，将复杂的统计概念解释得明明白白。我尤其喜欢书中对于 SPSS 操作的详细步骤说明，每一步都配有截图，生怕我们漏掉任何一个细节。对于 Excel 在数据处理和初步分析中的应用，作者也给出了许多实用的技巧，这些技巧在日常工作中同样适用，能够极大地提高我们的工作效率。最让我惊喜的是，书中不仅讲解了如何进行描述性统计分析，还涉及了推断性统计，例如 t 检验、方差分析、回归分析等。这些都是进行深度研究必不可少的方法。作者通过一个个生动的案例，将这些统计方法的原理和应用场景讲解得淋漓尽致，让我能够真正理解它们背后的逻辑，而不是死记硬背。这本书就像一位耐心细致的老师，一步一步地引导我，让我从对数据感到茫然，到能够自信地进行各种统计分析，并从中得出有价值的结论。它让我意识到，量化分析并不是高不可攀的，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以成为数据的驾驭者。

评分☆☆☆☆☆

这本书《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》带给我的惊喜，远不止于标题所暗示的工具介绍。我更看重的是它在“量化分析”这个核心概念上的深度挖掘。作者并没有停留在简单的软件功能罗列，而是将 SPSS 和 Excel 作为实现量化分析目标的载体，着重讲解了如何构建分析思路、选择合适的统计方法、以及如何解读分析结果。我尤其欣赏书中关于研究设计与数据收集的部分，这为后续的量化分析奠定了坚实的基础。很多时候，我们分析不出有意义的结果，往往不是因为统计方法有问题，而是因为最初的研究设计和数据收集环节存在偏差。这本书在这方面提供了非常宝贵的指导，让我能够从源头上就保证数据的质量和分析的有效性。另外，书中对于各种统计方法的选择依据和适用条件，也讲解得非常清晰。例如，在进行比较分析时，应该如何判断使用 t 检验还是方差分析？在进行预测分析时，又该如何选择合适的回归模型？这些问题，在其他教材中可能需要查阅多本书籍才能找到答案，而这本书却在一个地方就给出了详尽的解答。它就像一本“数据分析的导航图”，让我能够清晰地看到每一步应该如何走，从而避免走弯路。这本书的价值，体现在它能够帮助我们提升分析的“质”，而不仅仅是“量”。

评分☆☆☆☆☆

翻开《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》，我首先被其精炼的排版和清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎非常懂得我们这些读者的时间宝贵，所以开篇就直奔主题，没有过多的理论铺垫，而是以实际应用场景为导向，逐步引导读者进入量化分析的殿堂。我一直觉得，学习统计学最难的不是理解那些复杂的公式，而是如何将这些公式应用到实际的数据中，如何通过软件工具来验证我们的想法，以及如何解释分析结果。这本书在这方面做得尤为出色。它不仅仅是教我们如何操作 SPSS 和 Excel，更重要的是，它通过大量的案例分析，向我们展示了如何将理论知识转化为实际操作，如何从原始数据中提炼出有价值的信息，以及如何用严谨的统计方法来支持我们的研究假设。我特别欣赏书中关于数据预处理的章节，这是很多初学者容易忽略但又至关重要的一步。作者详细讲解了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和标准化等，这些细节的处理，直接关系到后续分析的准确性和可靠性。而且，书中对于 SPSS 和 Excel 的功能结合运用，也让我眼前一亮。它并没有简单地将两者分开介绍，而是巧妙地将两者有机地结合在一起，让我们能够根据不同的分析需求，灵活地选择最适合的工具，甚至能够互相借鉴，取长补短，达到事半功倍的效果。这本书的设计理念，让我感受到作者对量化分析的深刻理解，以及对读者学习体验的细致考量。它不仅仅是一本工具书，更是一本能够启发我们思维，提升我们分析能力的“思维之书”。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的学术研究生涯中，我接触过不少关于数据分析的书籍，但《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》这本书给我带来的感受是最为深刻的。它不仅仅是一本工具手册，更是一本能够帮助我建立起科学数据分析思维的“启蒙书”。我一直认为，量化分析的核心在于“理解”而非“记忆”。很多时候，我们对统计方法的理解不够深入，导致在实际应用中出现偏差。这本书在这方面做得非常出色，它通过大量的图文并茂的案例，将抽象的统计概念具象化，让我能够清晰地理解每个统计方法背后的原理、假设以及适用条件。例如，在讲解方差分析时，作者并没有直接抛出 F 检验的公式，而是通过一个生动的例子，让我们理解方差分析是如何将总变异分解为组间变异和组内变异的，以及为什么组间变异大于组内变异才能说明存在显著差异。这种深入浅出的讲解方式，让我对统计方法有了更深刻的认识，也更有信心将其应用于我的研究中。同时，书中对于 SPSS 和 Excel 的操作讲解也非常细致，每一步都配有清晰的截图，并且对关键选项进行了解释，让我能够轻松地在软件中实现我所设想的分析。这本书，不仅提升了我的数据分析技能，更重要的是，它让我对量化研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》的出现，对我来说，与其说是一本工具书，不如说是一次“量化思维”的重塑。我之前总觉得，做量化分析需要很高的专业门槛，要记住很多复杂的统计公式和模型。但这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅教我如何使用 SPSS 和 Excel 来进行数据分析，更重要的是，它教会了我如何用一种“量化”的视角去看待问题，如何将现实世界中的复杂现象转化为可以用数据来衡量和分析的模型。我特别喜欢书中对于不同研究问题的分析路径设计。例如，当我们想要探究两个变量之间的关系时，应该如何着手？是先进行描述性统计，然后计算相关系数，还是直接进行回归分析？这本书提供了清晰的分析思路和步骤，让我们能够有条不紊地进行研究。而且，书中对于数据可视化部分，也给出了非常多的实用建议。如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据？如何让图表更加清晰易懂，能够有效地传达信息？这些细节的指导，对于提升研究的沟通效果非常有帮助。这本书，让我从一个“数据使用者”变成了一个“数据思考者”，让我能够更加自信地在学术研究和实际工作中应用量化方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在台湾地区从事市场研究工作的从业者，我深知数据分析在现代商业决策中的重要性。过去，我们常常依赖一些传统的调查方法，但随着大数据时代的到来，如何更高效、更精准地从海量数据中挖掘有价值的信息，成为了我们面临的重大挑战。《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》这本书，为我提供了宝贵的解决方案。作者巧妙地将 SPSS 的专业统计分析能力和 Excel 的便捷数据处理能力结合起来，为我们提供了一个完整的量化分析框架。我特别欣赏书中关于数据清洗和整理的部分，这通常是分析过程中最耗时也最容易出错的环节。作者提供了许多实用的技巧和方法，让我们能够快速高效地处理各种脏数据，为后续的分析打下坚实的基础。另外，书中对于不同类型的量化分析方法，都有详细的讲解和案例演示，例如，如何进行相关性分析来探究变量之间的关系，如何进行分组比较来评估不同策略的效果，以及如何进行预测建模来预估未来趋势。这些内容都紧密结合实际应用，让我能够立刻将所学知识应用到我的工作中，为我的市场研究项目带来新的视角和更深入的洞察。这本书的出现，无疑是台湾地区数据分析领域的福音，它让量化分析变得更加触手可及，帮助更多从业者提升数据分析能力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》一拿到手，就让我眼睛为之一亮。作为一名在统计学领域摸爬滚打多年的研究人员，我深知 SPSS 的强大功能，但也清楚其界面和操作对于初学者来说，有时会显得有些“高冷”。而 Excel，虽然广泛存在于我们的日常办公环境中，但在进行严谨的量化分析时，总感觉力不从心，数据量一大就卡顿，更不用说那些复杂的统计模型了。所以，当看到这本书将这两个工具融为一体，并且定位在“量化资料分析”，我立刻被它所吸引。我迫切地想知道，作者是如何巧妙地将 SPSS 的专业性与 Excel 的易用性结合起来，为我们这些非统计学专业出身，但又需要进行数据分析的研究者们，提供一条更加平坦的学习路径。我期待这本书能够解答我长期以来的困惑：如何在有限的时间内，高效地掌握数据处理、统计推断、模型建立等关键技能，并且能够将这些技能应用到实际的研究课题中，从而得出有意义的结论。这本书的出版，在我看来，不仅仅是一本教材，更像是一座连接理论与实践的桥梁，帮助我们这些身处各个领域的研究者，能够更加自信地驾驭数据，让数据说话，而不是被数据所困扰。它的出现，无疑是统计分析领域的一股清流，预示着数据分析的民主化正在加速，让更多人能够拥抱量化研究的魅力，打破专业壁垒，共同探索数据的奥秘。我希望这本书能够引领我进入一个全新的数据分析世界，让我能够游刃有余地处理各种数据挑战，并且能够将所学知识融会贯通，应用于我自身的学术研究，为我的研究工作注入新的活力和深度。

评分☆☆☆☆☆

从一本图书的标题《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》中，我能预见到它将涵盖对两种重要工具的介绍，但这本书所带来的价值，远远超出了我的预期。作为一名需要频繁处理复杂数据的研究者，我深知数据预处理的艰辛。很多时候，数据收集上来之后，往往是“脏乱差”，需要花费大量的时间进行清洗、转换和整理。这本书在数据预处理方面，提供了非常系统和实用的指导。作者详细讲解了如何利用 Excel 和 SPSS 来识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据合并、拆分、重塑，以及如何创建新的变量。这些看似基础的操作，却直接关系到后续分析的质量。很多时候，我们分析不出有意义的结果，正是因为原始数据的质量不高。这本书让我意识到，数据预处理绝不是一个简单的技术环节，而是整个量化分析过程中至关重要的一环，是构建科学分析大厦的坚实地基。通过这本书，我掌握了许多提高数据处理效率的技巧，这不仅节省了我的宝贵时间，更重要的是，让我能够更加自信地进行后续的统计分析，因为我知道，我所使用的数据是经过严谨处理的，具有更高的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于 SPSS 和 Excel 的书籍很多，但真正能够将两者有机结合，并且深入讲解量化分析方法的却不多。《量化资料分析：SPSS 与 EXCEL》这本书，在这方面无疑是脱颖而出的。我喜欢它以问题为导向的讲解方式，每介绍一个统计方法，都会先抛出一个实际研究中可能遇到的问题，然后逐步引导我们如何利用 SPSS 和 Excel 来解决这个问题。这种方式，让我能够更好地理解统计方法在实际应用中的价值，也更容易将所学知识转化为解决实际问题的能力。例如，在讲解回归分析时，作者并没有直接上公式，而是先提出“如何预测销售额？”或者“影响客户满意度的关键因素是什么？”这样的问题，然后通过 SPSS 和 Excel 的操作，一步步地展示如何构建回归模型，如何解释回归系数，如何评估模型的拟合优度。这种“由果溯因”的学习方式，比枯燥的理论讲解更有效，也更能激发学习兴趣。而且，书中对于数据可视化部分的讲解也相当到位。通过图表来展示数据，能够更直观地揭示数据中的规律和趋势，也能够更清晰地向他人传达分析结果。作者提供了多种数据可视化工具和技巧，让我们能够制作出既美观又具有信息量的图表。这本书，让我感觉我不仅仅是在学习软件操作，更是在学习一种分析的思维方式，一种用数据说话的能力。